高速旋转叶片振动实时监测系统研究

高速旋转叶片振动的非接触测量是叶片振动测量中极具发展前景的技术。研究了高速旋转叶片振动实时监测系统 ,叶端定时传感器、传感器脉冲信号采集电路和叶片振动信号的实时分析和处理。     

基于余数定理的叶端定时欠采样信号处理方法

提出了一种基于余数定理的叶端定时欠采样信号处理方法,该方法仅根据两组欠采样频率下的振动信号频谱信息,通过简单运算即可直接计算叶片的振动频率,优于传统的“动频+静频”方法,并利用“3+2”两组叶端定时传感器数据进行了仿真,结果验证了其有效性.     

增强稀疏分解及其在叶片振动参数识别中的应用

叶端定时是发动机叶片监测有效手段,相比于传统的应变片测量方式,叶端定时不仅可以同时监测所有叶片的振动状态,而且不会对叶片本身的振动造成影响。但是叶端定时采样数据存在高度欠采样的特点,针对该问题,提出基于增强稀疏分解(Enhancing sparse decomposition,ESD)的叶片振动参数辨识技术。稀疏分解是一种在冗余字典中对信号进行分解,通过求解优化问题得到信号在冗余字典下最稀疏解的信号处理方法。增强稀疏分解相比于传统的基追踪算法,可以得到更为稀疏的解。在建立了增强稀疏优化模型后采用原对偶内点法对优化问题进行求解,从而实现信号特征参数的有效辨识。将提出的基于增强稀疏分解的叶片振动参数辨识技术应用于不同类型的仿真数据和转子叶片试验台参数辨识,并与传统的MUSIC算法和最小二乘拟合相对比,提出的算法可以有效避免频谱混叠和泄露现象,并滤除其他频率成分的干扰,得到更清晰的谱图。     

基于叶端定时的转子扭转振动监测方法及系统研究

随着变频调速技术在压缩机/风机上的应用越来越广泛,由变频器产生的谐波导致的扭转共振问题也越来越突出。本文提出了一种基于叶端定时的转子扭转振动监测方法,设计并开发了集叶片振动及轴系扭转振动于一体的监测系统。本系统利用脉冲时序计数法处理叶片脉冲序列信息,将相邻叶片实际到达时间差与理论到达时间差的差值同叶尖角速度相乘得到轴系扭振角位移。实验结果表明,本文提出的基于叶端定时的转子扭转振动监测方法及系统具有可靠的精度,可用于实际工程测试,为旋转机械扭振测量提供新途径。     

旋转叶片振动参数检测方法

论述了一种高精度旋转叶片振动参数叶尖定时检测方法.设计一套叶尖定时传感系统;利用叶尖经过非接触测头的时间进行测量,与传统接触测量方法相比,具有实时性强、精度高、适用于高转速等优点.通过多个叶尖定时传感器实现对叶片振动的实时、全面监测;利用叶根同步传感器减小了由于转速不稳定造成误差的影响.论述了系统原理和叶尖定时信号的处理方法,并做出了讨论.     

智能化农业信息远程数据采集系统

阐述了智能化农业信息数据采集和远程无线传输系统。等多种参量，并由手机短信模块定时发往实验室的计算机内，的工作量。该系统能定时测量环境温湿度、土壤含水量、光照强度实现无人值守的实时测量和自动记录，可大大降低测量     

基于压缩感知的叶端定时欠采样多频叶片振动盲重构研究

旋转叶片是航空发动机的核心部件,长期工作在复杂的工况下承受交变应力,容易产生振动而导致疲劳失效,因此在线监测叶片振动对发动机运行安全具有十分重要的工程意义。针对传统的接触式应变法无法同时测量所有叶片振动且布线复杂存在安全隐患的问题,采用叶端定时(Blade tip-timing, BTT)非接触方法对叶片振动进行实时在线监测。但是BTT测量信号受叶顶传感器安装限制属于典型的欠采样信号,而叶片由于气动激励及微小裂纹的非线性导致其叶端出现多频振动响应,因此利用欠采样的BTT信号获取未知多频叶片振动是目前遇到的巨大挑战。提出采用压缩感知方法解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构。首先分析叶片在气动激励下的多频响应;然后建立BTT测量的压缩感知模型,并采用多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)算法进行求解;最后通过数值仿真,并结合旋转叶片BTT测振实验台验证了压缩感知理论解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构难题,实现旋转叶片振动BTT非接触在线测量。     

基于电容传感器厚度测量系统设计

为了能在各种环境中实时检测材料的厚度信息,设计了一种厚度测量系统。以变介电常数电容传感器、555定时器、处理器AT89S51及液晶LCD1602构成硬件电路,采用C语言进行软件编程,将采集的材料厚度信号由处理器转换成数据,再由LCD1602显示出来。     

考虑叶尖间隙变化影响的高速旋转叶片监测技术研究

叶尖定时技术因其非接触性、全面监测性及低成本等众多突出优点使其成为当前高速旋转叶片在线监测领域中的研究热点,但传统基于电涡流传感器的叶尖定时测试中未考虑因叶尖间隙变化引起的叶片振动幅值测量误差,导致系统测量精度不足,测量结果中存在误差较大。针对该问题通过对叶尖间隙变化及脉冲响应的关系进行了实验研究,并在此基础上提出了一种提高基于电涡流传感器的叶尖定时系统测量精度的信号处理方法,通过耦合脉冲信号上升沿时刻与脉冲响应幅值来提高系统的测量精度。最后通过高速风机叶片进行了实验验证。结果表明,该方法在叶尖间隙波动的情况下可以保持较好的叶片振动测量精度。     

自然通风判定仪的设计

本文利用廉价的温度传感器构成高精度的测温测湿仪表,对多路信号进行实时测量,自动判定温湿度是否超限,通过对室内外测点状态的比较判定通风条件并定时打印结果和背离给定区域报警等。该仪表结构简单;操作方便;性能价格比高,抗干扰能力强;可自动进行整个系统的温度补偿,具有较高的实用和推广价值。     

基于叶尖定时的非接触式旋转叶片异步振动分析

基于叶尖定时原理设计一套旋转叶片振动实时检测系统,该系统主要由光纤传感、数据采集、振动分析三个部分组成。光纤传感的核心是叶尖定时传感器和光电转换模块的设计,数据采集实现对转换后的脉冲数据进行高速采集、预处理和与计算机之间的高速通信,振动分析则由计算机软件进行实时处理并显示分析结果。整套系统在现场某大型压气机上进行了原理性验证,同时在高速模拟转子上通过了实时性验证,异步振动分析结果与应变片监测的数据完全吻合,保证了整套系统最终应用于压气机叶片振动的在线实时监测。     

Identification of modal parameters and aeroelastic coefficients in bladed disk assemblies

Unknown excitation forces are applied to bladed disk assemblies leading to forced vibration responses and non-contact measurement of such vibrations are obtained using blade tip-timing signals. In the tip-timing data analysis, a set of optical probes is mounted on an engine casing and measures the times of arrival of each blade. These timings are then used to estimate the vibrations of different blades and current research focuses on analysis methods for interpretation of the measured vibration data from the limited number of probes. We present in this paper a methodology to identify the modal properties of mistuned bladed disk from tip-time data. The tip-timing measurements are under-sampled and we propose a technique to obtain a continuous signal. The subspace algorithm is then applied to the reconstituted signal for modal parameter identification. A technique to identify aeroelastic coefficients from output data only is also proposed. The main difficulties that we have to overcome are the unknown excitation forces, the very high modal density (77 eigenfrequencies in a narrow band of 1 Hz) and the signal reconstitution from under-sampled data. Numerical and experimental results are presented.     

基于总体最小二乘准则旋转不变子空间法的叶尖定时欠采样信号分析

考虑到传统的应变法无法同时测量所有叶片的振动且存在一定的安全隐患,故利用叶尖定时技术对叶片振动进行监测。由于该方法得到的信号属于严重欠采样信号,且实际获得的信号存在噪声干扰,传统的傅里叶分析无法得到叶片的真实振动频率。研究基于总体最小二乘准则(TLS)的旋转不变子空间法(Esprit)对存在噪声干扰的欠采样信号进行频率估计,并以估计结果作为先验知识对欠采样信号进行重构。通过仿真信号分析及高速旋转叶片试验台验证方法的有效性。结果表明,所提方法可以有效地对含噪欠采样信号进行处理并估计出叶片的真实频率信息,具有很好的工程应用价值。     

叶尖定时信号趋势项自适应拟合

叶尖定时测量是航空发动机叶片振动监测关键技术,趋势项拟合作为定时信号预处理中的重要研究内容,是高精度叶片振动参数辨识的基础与前提。在航空发动机连续变工况运行条件下,当前趋势项拟合方法无法自适应调整拟合窗宽度,导致消除趋势项效果差,严重影响后续叶片振动分析。针对变工况条件下定时信号趋势项拟合难题,以相关系数作为趋势项拟合效果评价指标,提出趋势项自适应调节窗宽度拟合方法。采用航空发动机高压压气机叶尖定时试验数据进行验证,结果表明,所提方法由于能够自适应调节拟合窗宽度,可保证趋势项拟合效果最优,在满足有效去除趋势项的前提下能够完全保留原始振动信息,对实现高精度叶片振动参数辨识具有重要意义。     

可控吸气实时抑制叶顶密封气流激振的研究

利用叶顶吸气抑制密封气流激振,实现对密封气流激振的主动实时控制。开发了一套基于LABVIEW的可控闭环流量调节系统,可根据叶片振动幅值反馈调节喷射流量或吸气流量。在叶片两侧为光滑密封和蜂窝密封两种条件下,实验研究了闭环可控吸气对叶顶密封气流激振的控制。研究结果表明,吸气流量随叶片振动幅值变化而实时调节,叶片振动幅值被实时控制在工况设定的阀值内。光滑密封条件下,闭环可控吸气减振效果能达到30％,蜂窝密封条件下的减振效果可提高到40％,主动控制与被动控制结合的效果更佳。     

基于主振模态预测的带锯振动主动抑制系统

针对带锯条振动引起的材料损失、锯条寿命降低、锯材尺寸精度及加工面质量变差的状况,设计了一种基于主振模态预测的带锯条振动主动抑制装置。该装置实时采集带锯条横向、纵向及扭转方向上的多维度振动信号,并采用基于EMD筛分方法的主振型模态识别算法,来构建振动信号关于主振型模态的预测模型,最后基于实时采得的数据及其预测模型的输出量,通过PID控制方法控制电液阻尼减振器。实验结果表明,该装置对带锯条横向、纵向及扭转方向上的抑振效果分别可达80%、66%、75%。     

基于LabView的激光振动位移测试系统设计

为了准确快速地检测大批量转轴的质量是否合格,分析了目前企业大量使用的接触式测试系统存在的问题和不足,提出了一种基于激光测距传感器的非接触式的测试方法。着重对测试原理、基于USB数据采集技术的硬件系统构成及基于LabView虚拟仪器的应用软件设计进行了阐述,经现场实际运行情况表明,该系统稳定可靠,便于工人操作,具有较强的推广应用的意义。     

带有三维激光干涉仪和压电位移执行器的新型主动隔振系统

我们为超精密测量系统开发了一种新型主动隔振系统。它由三套三维激光干涉仪传感器及六组压电位移执行器组成，以限制空间运动的六个自由度。实现实时补偿振动的功能。     

叶片振动的非概率可靠性研究

在分析影响叶片振动可靠性的不确定性因素的基础上,用非概率的凸集模型表述叶片振动参数的不确定性和共振频率区域的不确定性,将叶片振动的不确定性参数表述为区间变量,定义了叶片振动的非概率可靠性,建立了叶片振动非概率可靠性评估体系、方法及模型,并将其应用于航空发动机压气机、涡轮叶片的振动可靠性计算。研究结果表明,应用非概率可靠性评估叶片振动可靠性是合理可行的,且所需数据较少,特别适用于航空发动机等可靠性数据较少的贵重部件。